Réunion


Evènements rares et réduction de modèles

Date : 27 Mars 2025
Horaire : 09h00 - 17h00
Lieu : Paris, IHP, amphithéâtre Choquet-Bruhat. Sorbonne Université / CNRS 11 rue Pierre et Marie Curie 75231 Paris Cedex 05

Axes scientifiques :
  • Théorie et méthodes

GdRs impliqués :
Organisateurs :

Nous vous rappelons que, afin de garantir l'accès de tous les inscrits aux salles de réunion, l'inscription aux réunions est gratuite mais obligatoire.

Inscriptions

12 personnes membres du GdR IASIS, et 20 personnes non membres du GdR, sont inscrits à cette réunion.

Capacité de la salle : 50 personnes. 18 Places restantes

Annonce

Cette journée est co-organisée avec le RT UQQuantification d’incertitudes

Cette journée vise à réunir chercheurs.ses et praticien.ne.s autour des dernières avancées méthodologiques en échantillonnage de Monte Carlo et autours de leurs applications à la résolution de problèmes Bayésiens coûteux et à la simulation d’évènements rares. La réunion se focalisera sur les méthodes Monte Carlo dans un contexte où une évaluation de la vraisemblance est définie comme une fonction coûteuse de la solution d’un système physique qui peut être approchée par un modèle réduit. On s’intéressera spécifiquement au contexte d' »événements rares » , c’est à dire le cas où la distribution a posteriori est concentrée dans une région inconnue de la queue de la distribution a priori. La réunion considérera également les problèmes applicatifs et algorithmiques qui surgissent dans de tels contextes, notamment la quantification d’incertitude, la résolution de problèmes inverses, la simulation à basse température ou encore l’estimation de probabilités d’événements rares. En particulier, la journée a pour objectif de jeter des ponts entre les domaines « réduction de modèle » et « échantillonnage séquentiel ». 

Cette journée propose de faire un état des lieux sur les travaux en cours sur ces problèmes et appelle à des contributions associant certains des thèmes (non exhaustifs) suivants :

-échantillonnage Bayésien

-algorithmes de Monte Carlo: séquentiel (SMC), échantillonnage d’importance, tempering adaptatif, etc

-modèles réduits et algorithmes adaptatif

-problèmes inverses, simulation d’évènements rares, fiabilité, quantification d’incertitude

-applications réelles (climatologie, physique statistique, etc)

Exposés invités (à confirmer)

  • Freddy Bouchet (Ens Lyon)
  • Bertrand Ioos (EDF Paris)
  • Virginie Ehrlacher (Cermics Paris)
  • Clementine Prieur (LJK Inria Grenoble)
  • Benjamin Zanger ( LJK Inria Grenoble)

Appel à contributions : La journée comprendra des présentations contribuées. Les participants intéressés doivent envoyer aux organisateurs un résumé (1/2 page max) de leur présentation, et indiquer les noms et affiliations des auteurs. Les étudiants sont particulièrement encouragés à participer. La date limite de soumission est fixée au : 4 mars 2025.

Lieu et Date :

Le jeudi 27 mars à l’IHP, amphithéâtre Choquet-Bruhat.

Institu Henri Poincaré, Sorbonne Université / CNRS
11 rue Pierre et Marie Curie
75231 Paris Cedex 05

Organisateurs :

  • Patrick Heas (Inria Rennes et IRMAR, patrick.heas@inria.fr)
  • Mathias Rousset (Inria Rennes et IRMAR, mathias.rousset@inria.fr)
  • Frédéric Cerou (Inria Rennes et IRMAR, Frederic.Cerou@inria.fr)

Programme

Cette journée vise à réunir chercheurs.ses et praticien.ne.s autour des dernières avancées méthodologiques en échantillonnage de Monte Carlo et autours de leurs applications à la résolution de problèmes Bayésiens coûteux et à la simulation d'évènements rares. La réunion se focalisera sur les méthodes Monte Carlo dans un contexte où une évaluation de la vraisemblance est définie comme une fonction coûteuse de la solution d'un système physique qui peut être approchée par un modèle réduit. On s'intéressera spécifiquement au contexte d'"événements rares" , c'est à dire le cas où la distribution a posteriori est concentrée dans une région inconnue de la queue de la distribution a priori. La réunion considérera également les problèmes applicatifs et algorithmiques qui surgissent dans de tels contextes, notamment la quantification d'incertitude, la résolution de problèmes inverses, la simulation à basse température ou encore l'estimation de probabilités d'événements rares. En particulier, la journée a pour objectif de jeter des ponts entre les domaines "réduction de modèle" et "échantillonnage séquentiel". 

Cette journée propose de faire un état des lieux sur les travaux en cours sur ces problèmes et appelle à des contributions associant certains des thèmes (non exhaustifs) suivants :

-échantillonnage Bayésien

-algorithmes de Monte Carlo: séquentiel (SMC), échantillonnage d'importance, tempering adaptatif, etc

-modèles réduits et algorithmes adaptatif

-problèmes inverses, simulation d'évènements rares, fiabilité, quantification d'incertitude

-applications réelles (climatologie, physique statistique, etc)




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